Apabila membangunkan aplikasi pembelajaran mesin (ML), terdapat beberapa pertimbangan khusus ML yang perlu diambil kira. Pertimbangan ini adalah penting untuk memastikan keberkesanan, kecekapan dan kebolehpercayaan model ML. Dalam jawapan ini, kami akan membincangkan beberapa pertimbangan khusus ML utama yang perlu diingat oleh pembangun semasa membangunkan aplikasi ML.
1. Prapemprosesan Data: Salah satu langkah pertama dalam membangunkan aplikasi ML ialah prapemprosesan data. Ini melibatkan pembersihan, mengubah dan menyediakan data dalam format yang sesuai untuk melatih model ML. Teknik prapemprosesan data seperti pengendalian nilai yang hilang, ciri penskalaan dan pengekodan pembolehubah kategori adalah penting untuk memastikan kualiti data latihan.
2. Pemilihan Ciri dan Kejuruteraan: Model ML sangat bergantung pada ciri yang diekstrak daripada data. Adalah penting untuk memilih dan merekayasa ciri yang paling relevan dengan masalah yang dihadapi. Proses ini melibatkan pemahaman data, pengetahuan domain dan menggunakan teknik seperti pengurangan dimensi, pengekstrakan ciri dan penskalaan ciri.
3. Pemilihan dan Penilaian Model: Memilih model ML yang sesuai untuk masalah adalah kritikal. Algoritma ML yang berbeza mempunyai kekuatan dan kelemahan yang berbeza, dan memilih yang paling sesuai boleh memberi kesan yang ketara kepada prestasi aplikasi. Selain itu, adalah penting untuk menilai prestasi model ML menggunakan metrik dan teknik penilaian yang sesuai seperti pengesahan silang untuk memastikan keberkesanannya.
4. Penalaan Hiperparameter: Model ML selalunya mempunyai hiperparameter yang perlu ditala untuk mencapai prestasi optimum. Hiperparameter mengawal kelakuan model ML dan mencari gabungan hiperparameter yang betul boleh mencabar. Teknik seperti carian grid, carian rawak dan pengoptimuman Bayesian boleh digunakan untuk mencari set hiperparameter terbaik.
5. Regularization dan Overfitting: Overfitting berlaku apabila model ML berprestasi baik pada data latihan tetapi gagal untuk membuat generalisasi kepada data yang tidak kelihatan. Teknik penyelarasan seperti penyelarasan L1 dan L2, keciciran dan pemberhentian awal boleh membantu mengelakkan pemasangan berlebihan dan meningkatkan keupayaan generalisasi model.
6. Penerapan dan Pemantauan Model: Setelah model ML dilatih dan dinilai, ia perlu digunakan dalam persekitaran pengeluaran. Ini melibatkan pertimbangan seperti skalabiliti, prestasi dan pemantauan. Model ML harus disepadukan ke dalam sistem yang lebih besar, dan prestasinya harus dipantau secara berterusan untuk memastikan ia memberikan hasil yang tepat dan boleh dipercayai.
7. Pertimbangan Etika dan Undang-undang: Aplikasi ML sering berurusan dengan data sensitif dan berpotensi memberi kesan kepada individu dan masyarakat. Adalah penting untuk mempertimbangkan aspek etika dan undang-undang seperti privasi data, keadilan, ketelusan dan akauntabiliti. Pembangun harus memastikan bahawa aplikasi ML mereka mematuhi peraturan dan garis panduan yang berkaitan.
Membangunkan aplikasi ML melibatkan beberapa pertimbangan khusus ML seperti prapemprosesan data, pemilihan ciri dan kejuruteraan, pemilihan dan penilaian model, penalaan hiperparameter, penyelarasan dan pemasangan berlebihan, penggunaan dan pemantauan model, serta pertimbangan etika dan undang-undang. Mengambil kira pertimbangan ini boleh menyumbang kepada kejayaan dan keberkesanan aplikasi ML.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Asas EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Bagaimanakah seseorang boleh menggunakan lapisan benam untuk menetapkan paksi yang betul secara automatik untuk plot perwakilan perkataan sebagai vektor?
- Apakah tujuan pengumpulan maksimum dalam CNN?
- Bagaimanakah proses pengekstrakan ciri dalam rangkaian neural convolutional (CNN) digunakan pada pengecaman imej?
- Adakah perlu menggunakan fungsi pembelajaran tak segerak untuk model pembelajaran mesin yang dijalankan dalam TensorFlow.js?
- Apakah parameter bilangan perkataan maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bolehkah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk mencari perkataan yang paling kerap?
- Apa itu TOCO?
- Apakah hubungan antara beberapa zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan daripada menjalankan model?
- Adakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow menghasilkan set data latihan tambahan berdasarkan data graf semula jadi?
- Apakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals